模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2009, Vol. 22 Issue (6): 891-897    DOI:
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适应Web检索的平滑型排序支持向量机*
何海江
长沙学院 计算机科学与技术系 长沙 410003
Smooth Ranking Support Vector Machine Adapting to Web Retrieval
HE Hai-Jiang
Department of Computer Science and Technology, Changsha University, Changsha 410003

全文: PDF (448 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 代价敏感的排序支持向量机将样本的排序问题转换为样本对的分类问题,以适应Web信息检索.然而急剧膨胀的训练样本对使得学习时间过长.为此,文中提出一种支持二次误差的代价敏感的平滑型排序支持向量机(cs-sRSVM),用分段多项式光滑函数近似铰链损失函数,将优化目标转变为无约束问题.再由Newton-YUAN算法求无约束问题的唯一最优解.在排序学习公开数据集LETOR的实验表明,cs-sRSVM与已有的代价敏感排序算法相比,训练时间更短,而检索性能同样出色.
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何海江
关键词 代价敏感排序支持向量机(RSVM)二次误差信息检索平滑    
Abstract:Cost-sensitive ranking support vector machine converts the order relation of samples into the classification relation of sample pairs, and it is particularly well suited to web information retrieval. However, learning large amounts of sample pairs takes extremely long time. A cost-sensitive smooth ranking support vector machine(cs-sRSVM) using 2-Norm error is presented. Firstly, the optimization object is transformed into unconstrained problem. Secondly, the smooth piecewise polynomial function is approximated to the hinge loss function. Finally, the unique optimal solution is obtained by applying Newton-YUAN method. The experimental results on a public dataset LETOR show that the training time of cs-sRSVM is faster than that of the existing cost-sensitive ranking algorithm, and its retrieval performance is equally impressive.
Key wordsCost-Sensitive    Ranking Support Vector Machine (RSVM)    2-Norm Error    Information Retrieval    Smoothness   
收稿日期: 2008-09-22     
ZTFLH: TP393  
基金资助:湖南省自然科学基金项目(No.06JJ2065)、湖南省教育厅科学研究项目(No.09C123)资助
作者简介: 何海江,男,1970年生,副教授,主要研究方向为Web挖掘、数据仓库.E-mail: haijianghe@sohu.com.
引用本文:   
何海江. 适应Web检索的平滑型排序支持向量机*[J]. 模式识别与人工智能, 2009, 22(6): 891-897. HE Hai-Jiang. Smooth Ranking Support Vector Machine Adapting to Web Retrieval. , 2009, 22(6): 891-897.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2009/V22/I6/891
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